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解决 Windows 10 家庭版无法使用NFS服务的问题

NFS服务可以方便地将网络磁盘挂载到本地,进行文件同步,但Windows 10 家庭版不支持该功能。本文记录不需要重装系统不用换Linux不装虚拟机的根本性无痛解决方案。升级 Windows 10将家庭版Win10 升级到企业版,系统便会自带NFS服务。序列号2020.06.02 亲测有效,感谢:https://www.jianshu.com/p/3f9e2368e546 分享J7QT3-3GCP

#windows
Windows Xming +Xshell 实现远程 linux gui 界面本地展示

Windows 远程登录服务器后,由于是使用终端远程登录,并且远程服务器没有图形界面,显示图像很不方便。本文记录使用 Xming +Xshell 6 实现远程打开Linux界面的方法。基本环境本地电脑系统:window10远程服务器系统:Ubuntu16.04实现思路服务器没有图形界面,但是相应显示的信息事实上是可以生成的,需要使用X11将该显示转发到其他可以显示的计算机,再由该计算机进行显示。X

#windows#linux
Linux 软链接的增、删、改、查

Linux的ln命令类似于Windows的快捷方式,又不尽相同,本文对相关知识进行梳理总结 。简介软链接是将磁盘中的真实地址增加一个虚拟映射,使得用户访问该映射与访问真实磁盘地址完全相同,是Linux系统中灵巧编程的神兵利器。具体操作示例用例测试在文件夹~/test 中进行文件夹中包含tar_dir文件夹test 文件夹中包含test_file.txt 文件test_file.txt 文件内容为

#linux
补全利器 Kite 安装

Kite 是针对 Python 的代码补全工具 ,由于其快速智能(AI学习)被圈内广泛使用,本文介绍Kite在Windows 与 Linux环境下与VS code结合使用的方法。官网:https://www.kite.com/Windowshttps://www.kite.com/download/直接安装下载的 KiteSetup.exe 即可。在 VS code 中使用 kite安装插件 Ki

#ide#python
VS code 远程调试配置

VS code 是微软的轻量级但功能强大的IDE,可扩展的插件众多,基本可以满足所有开发需求。本文介绍使用VS code进行远程调试代码的方法。环境Win 10 x64 操作系统安装 VS code远程 Linux 服务器成功配置ssh登录服务器(或docker容器)安装插件安装 Remote Development 插件会自动安装 Remote-WSL / Containers / SSH 等插

#ide
TensorFLow 数学运算

一、Tensor 之间的运算规则相同大小 Tensor 之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级不同大小 Tensor(要求dimension 0 必须相同) 之间的运算叫做广播(broadcasting)Tensor 与 Scalar(0维 tensor) 间的算术运算会将那个标量值传播到各个元素Note: TensorFLow 在进行数学运算时,一定要求各个 Tensor 数据类型一致

#数学
Ubuntu 下 Pytorch, Tensorflow 对应的Python、英伟达显卡驱动、CUDA、CUDNN版本与环境信息查看方法

人工神经网络已然成为现今最流行的机器学习工具,框架平台也在不断地完善升级,对GPU的依赖也越来越严重,在框架们升级的过程中会改进原有版本的错误并且提供很多美好的合理的新特性,会给使用者带来更多的便利,也让使用者对这个框架更有信心,让框架更加光彩夺目。但是事实上,在大家为新版本的Pytorch和Tensorflow千呼万唤始出来欢呼雀跃的时候,角落里却有一小撮人为莫名其妙的环境错误抓耳挠腮。因为框.

VS code 显示远程 Linux 图形界面

VS code 在远程登录服务器后无法直接像 pycharm 一样显示远程图像,对分析数据十分不便。本文记录vscode实现远程gui的方法。运行环境本地电脑系统:window10远程服务器系统:Ubuntu16.04基础工作由于直接用vscode尝试远程界面显示不易调试(不要问我怎么知道的),先实现脱离vscode,使用shell的远程显示shell的远程显示:Windows Xming +Xs

#linux#vscode
Windows10 配置 Nvidia 驱动与 Cuda 环境搭建

title: Windows10 配置 Nvidia 驱动与 Cuda 环境搭建mathjax: falsedate: 2021-04-17 12:50:27tags: [Environment, Cuda]categories: [Environment, Cuda]Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些,本文记录配置过程。环境需求当前配置操作系统:Windows 10

#深度学习#人工智能
在Linux服务器上更换Nvidia驱动

本文记录在Linux服务器更换Nvidia驱动的流程。需求Linux 服务器上的 1080Ti 显卡驱动为387, CUDA 9,比较老旧,需要更换成可以运行pytorch 1.6的环境。确定当前显卡型号\操作系统版本\目标环境查看显卡信息,确定自己的显卡型号:$ nvidia-smi或$ lspci| grep -i vga输出的设备信息并不是我们熟悉的型号,比如我的输出为:02:00.0 VG

#linux
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